【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种手写签字识别方法、装置、设备、存储介质及产品。
技术介绍
1、随着金融系统信息化、电子化的发展，银行电子系统中的手写签字作为客户签订重要协议、同意所签署内容的重要凭证，逐渐成为一种重要的身份验证方式，具有对应的法律效应，已成为客户办理业务时的重要环节。
2、在现有技术中，常通过采用已有的汉字字库，对其进行预处理后送入训练好的卷积神经网络中生成第一特征向量序列，再将第一特征向量序列送入双向循环神经网络中以生成第二特征向量序列，接着按一定的规则将第一特征向量序列和第二特征向量序列进行拼接以生成第三特征向量序列，然后使用训练好的循环神经网络模型对第三特征向量序列进行分类识别，最后根据识别模型进行姓名识别得到识别结果。
3、然而，根据现有汉字字库训练的识别模型对客户的手写签字的识别，存在识别准确率低的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种手写签字识别方法、装置、设备、存储介质及产品，用以解决对客户的手写签字的识别准确率低的问题。
...【技术保护点】
1.一种手写签字识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述手写签字图像输入至预训练的形态卷积神经网络模型中，得到模型输出信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述形态神经网络层包括多路子网，所述多路子网至少包括第一形态层和第二形态层，所述通过所述形态神经网络层对所述第一特征矩阵进行形态学变换处理，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到签字识别结果之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形态卷积神经网络模型包括卷积
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【技术特征摘要】
1.一种手写签字识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述手写签字图像输入至预训练的形态卷积神经网络模型中，得到模型输出信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述形态神经网络层包括多路子网，所述多路子网至少包括第一形态层和第二形态层，所述通过所述形态神经网络层对所述第一特征矩阵进行形态学变换处理，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到签字识别结果之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形态卷积神经网络模型包括卷积块层；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述手写签字图像输入至预训练的形态卷积神经网络模型中，得到模型输出信息之前，包括：对所述手写签字...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦青，陈永录，乔晓艳，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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